<h3>流程参数设置:</h3>
<p>
    参数可以作为流程运行中的变量，流程参数主要在SQL语句、输出节点及API输入中使用。点击“新增”按钮，新增一个流程参数，用户可通过下拉框选择参数值也可自定义参数值。可在SQL语句中引用流程参数，引用格式：${参数名称}，例如：参数
    a = 当前月;select * from table a where
    ‘month’=${a}；可在关系数据库输出节点的表名称中引用流程参数，引用格式：${参数名称}；可在API输入节点的表名称中引用流程参数，引用格式：${参数名称}。
</p>
<p>
    支持流程参数的节点有：关系数据库输入、Hive输入、HBase输入、IoTDB输入、Influxdb输入、TaosDB输入、关系数据库输出、Hive输出、HBase输出、数据过滤、输入查询分析器、过程查询分析器、所有的扩展编程节点、属性生成。
</p>
<h3>系统内置参数</h3>
<ul>
    <li>
        <span class='param-label'>system.appId:</span>当前应用id
    </li>
</ul>
<h3>环境参数设置：</h3>
<p>
    流程运行环境的配置信息;注：集群模式单个任务资源总量计算，仅在cdh大数据集群下适用。
</p>
<ul>
    <li>
        <span class='param-label'>管理CPU个数：</span>管理进程所需的cpu核心个数
    </li>
    <li>
        <span class='param-label'>管理内存（GB）：</span>管理进程所需的内存大小
    </li>
    <li>
        <span class='param-label'>执行器个数：</span>当前任务需要启动的执行器个数
    </li>
    <li>
        <span class='param-label'>运行CPU个数：</span>每个执行器所需cpu核心个数
    </li>
    <li>
        <span class='param-label'>运行内存（GB）：</span>每个执行器所需内存大小
    </li>
    <li>
        <span class='param-label'>管理GPU个数：</span>管理进程所需的gpu核心个数
    </li>
    <li>
        <span class='param-label'>缓存设置：</span>spark的一个非常重要的特性就是默认会将数据集在内存中缓存，也可以手动指定缓存方式<br/>
        MEMORY_ONLY:将RDD保存在jvm中。如果内存不够，一些分区不会被缓存，如果它需要被用到，则会重新计算。默认方式
        MEMORY_AND_DISK:将RDD保存在jvm中. 如果内存不够，一些分区会被存储在磁盘<br/>
        MEMORY_ONLY_SER:将RDD序列化后保存在jvm中，这种方式和MEMORY_ONLY相似，但是比MEMORY_ONLY更节省空间，并需要更多的cpu资源<br/>
        MEMORY_AND_DISK_SER:和MEMORY_AND_DISK类似，只是对象的存储是进过序列化后的字节码<br/>
        DISK_ONLY:RDD存储在磁盘<br/>
        *_2:和其他类似,但是会在集群中产生两个副本<br/>
        OFF_HEAP:RDD的数据序列化后存储至Tachyon。相比MEMORY_ONLY_SER,OFF_HEAP能减少垃圾回收的开销，使得Spark
        Executor更小更轻的同时可以共享内存；而且数据存储在Tachyon中，Spark集群的节点故障并不会造成数据丢失，因此这种方式在大内存或者多并发的场景中更有吸引力。Tachyon并不直接包含在Spark的体系之内，需要选择合适的版本进行部署；它的数据是以块为单位进行管理的。这些块可以根据一定的算法被丢弃，且不会被重建
    </li>
    <li>
        <span class='param-label'>执行模式：</span>用户可根据数据量情况选择流程的执行模式。包括：集群模式、轻量模式、单机模式。
        集群模式：大数据量，云部署模式，可以有效提升海量数据的处理效率；（建议百万条数据以上）
        轻量模式：小数据量，执行资源共享（由管理员统一分配），流程执行效率高。（建议1万条数据以下）
        单机模式：小数据量，执行资源独享（可独立配置执行资源），流程执行效率相对较高。（建议百万条数据以下）
    </li>
    <li>
        <span class='param-label'>容器内存增量：</span>对应yarn中的yarn.scheduler.increment-allocation-mb参数，默认值为：512M，当无yarn-site.xml文件或文件内容有误时，容器内存增量取默认值。注：配置的yarn-site文件有可能与实际yarn-site不一致。
    </li>
</ul>
<h3>资源使用情况监控：</h3>
<p>
    对本地、集群及当前用户所在队列的资源使用情况进行监控，用户可随时查看相应的CPU核数、内存的使用情况及剩余情况，为流程配置环境参数提供依据。
</p>
<h3>资源限制设置：</h3>
<p>
    对本地、集群下及当前用户在使用Python时，可进行资源设置，限制Python编程节点的CPU和内存最大值，若超过设定值，程序会被终止，此时需增大CPU和内存。
</p>



